基于记忆多项式模型数字预失真算法的改进，刘洋，，本文针对功率放大器工作于非线性区并且对于宽带信号具有记忆效应的特点，介绍了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法，并用归一�

宽带射频功率放大器的鲁棒增强的，降低复杂度的广义记忆多项式

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针对宽带信号功率放大器（PA）的非线性效应和记忆效应，提出了一种基于直接学习结构的数字预失真（DPD）方法。该方法结合牛顿法进行参数提取，降低了参数迭代次数和运算量。以20 MHz带宽的64QAM信号作为输入信号，采用记忆多项式（MP）模型的预失真器以及Wiener功放模型进行仿真。仿真结果表明，该方法能有效补偿放的非线性失真，系统经过6次迭代后，其归一化均方误差（NMSE）可达-65.83 dB，误差矢量幅度（EVM）降低到0.06%，邻道功率比（ACPR）可达-45.33 dBc。

具有广义记忆多项式模型 (GMP) 的正交匹配追踪 (OMP) 和双 OMP (DOMP) 的演示脚本。 参考： [DOMP] JA Becerra、MJ Madero-Ayora、J. Reina-Tosina、C. Crespo-Cadenas、J. García-Frías 和 G. Arce，“功率放大器稀疏预失真的双正交匹配追踪算法”，IEEE微波和无线组件快报，第1卷。 28，没有。 8，第 726-728 页，2018 年 8 月。 网址： http : //ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8395266&isnumber=8428547 [OMP] J. Reina-Tosina、M. Allegue-Martínez、C. Crespo-Cadenas、C. Yu 和 S. Cruces，“稀疏假设下